Quellen von Big Data: Woher kommt es?

Big Data ist ein allumfassender Begriff, der sich auf die Anhäufung von Daten in großen Pools bezieht, die in der heutigen globalen Unternehmenswelt verwendet werden. Es ist eine Sammlung organisierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, die von Unternehmen gesammelt werden.

Big Data erfordert Lösungen zur Datenspeicherung und -verarbeitung. Daher sind diese Systeme ein wesentlicher Bestandteil vieler Datenverwaltungsarchitekturen. Darüber hinaus werden sie häufig in Verbindung mit Tools verwendet, die bei Big-Data-Analysen und Anwendungsplattformen helfen.

Im Jahr 2001 identifizierte Doug Laney, ein weltberühmter Analyst, die drei Schlüsselelemente von Big Data – die 3 Vs. Sie sind:

• Volumen
• Geschwindigkeit
• Vielfalt

Mittlerweile hat sich Big Data um die Begriffe „Wert“ und „Integrität“ erweitert.

Die Menge an Big Data, die ein Unternehmen benötigt, summiert sich nicht auf ein bestimmtes Datenvolumen. Sie werden jedoch in Petabyte, Terabyte oder Exabyte quantifiziert. Diese Maßeinheit berücksichtigt einen großen Pool an Big Data, der im Laufe der Zeit gesammelt wurde.

Die Bedeutung von Big Data

Unternehmen sind auf Big Data angewiesen, um Kundenservice, Marketing, Vertrieb, Teammanagement und viele andere Routinevorgänge während ihrer Analyse zu verbessern. Sie verlassen sich auf Big Data, um bahnbrechende Produkte und Lösungen zu entwickeln. Big Data ist der Schlüssel zu fundierten und datengestützten Entscheidungen, die greifbare Ergebnisse liefern können. Die Marken zielen darauf ab, Gewinne und ROI mit Big Data zu steigern und sich gleichzeitig als Marktführer in ihren jeweiligen Segmenten zu etablieren.

Somit verschafft Big Data Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber Wettbewerbern, die Big Data noch nicht nutzen.

Einige Beispiele dafür, wie Big Data Unternehmen hilft, sind:

• Unterstützung von Unternehmen bei der Verfeinerung ihrer Werbe- und Marketingstrategien/Kampagnen.
• Verbessern Sie das Kundenengagement und die Lead-Konversionsraten.
• Es hilft, das sich ändernde Verhalten von Unternehmenskäufern, Kunden und dem Markt zu untersuchen.
• Reagieren Sie besser auf die Bedürfnisse des Marktes und der Kunden.

Sogar medizinische Forscher nutzen Big Data, um Risikofaktoren und Symptome von Krankheiten zu identifizieren. Ärzte sind auch stark auf Big Data angewiesen, um die Krankheitsdiagnostik und Behandlungsrahmen zu verbessern. Sie verlassen sich auch auf Daten von Social-Media-Sites, Umfragen, digitalen Gesundheitsakten und anderen Quellen von Regierungsbehörden.

Die Hauptquellen von Big Data:

Ein erheblicher Teil von Big Data wird aus drei Hauptressourcen generiert:

• Maschinendaten
• Soziale Daten und
• Transaktionsdaten.

Darüber hinaus generieren Unternehmen Daten auch intern durch direkte Kundeninteraktion. Diese Daten werden normalerweise in der Firewall des Unternehmens gespeichert. Es wird dann extern in das Verwaltungs- und Analysesystem importiert.

Ein weiterer kritischer Faktor, der bei Big Data-Quellen zu berücksichtigen ist, ist, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind. Unstrukturierte Daten haben kein vordefiniertes Speicher- und Verwaltungsmodell. Daher sind weitaus mehr Ressourcen erforderlich, um die Bedeutung aus unstrukturierten Daten zu extrahieren und sie geschäftsfähig zu machen.

Nun werfen wir einen Blick auf die drei Hauptquellen von Big Data:

1. Maschinendaten

Maschinendaten werden automatisch generiert, entweder als Reaktion auf ein bestimmtes Ereignis oder nach einem festen Zeitplan. Das bedeutet, dass alle Informationen aus mehreren Quellen wie intelligenten Sensoren, SIEM-Protokollen, medizinischen Geräten und Wearables, Straßenkameras, IoT-Geräten, Satelliten, Desktops, Mobiltelefonen, Industriemaschinen usw. entwickelt werden. Diese Quellen ermöglichen es Unternehmen, das Verbraucherverhalten zu verfolgen. Daten, die aus maschinellen Quellen extrahiert werden, wachsen exponentiell zusammen mit dem sich ändernden externen Umfeld des Marktes. Zu den Sensoren, die diese Art von Daten aufzeichnen, gehören:

In einem breiteren Kontext umfassen Maschinendaten auch Informationen, die von Servern, Benutzeranwendungen, Websites, Cloud-Programmen usw.

2. Soziale Daten

Es wird von Social-Media-Plattformen durch Tweets, Retweets, Likes, Video-Uploads und Kommentare abgeleitet, die auf Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, Linked In usw. geteilt werden. Die umfangreichen Daten, die über Social-Media-Plattformen und Online-Kanäle generiert werden, bieten qualitative und quantitative Einblicke in jede entscheidende Facette der Interaktion zwischen Marke und Kunde.

Social-Media-Daten verbreiten sich wie ein Lauffeuer und erreichen eine breite Zielgruppe. Es misst wichtige Erkenntnisse über das Kundenverhalten, ihre Meinung zu Produkten und Dienstleistungen. Aus diesem Grund können Marken, die von Social-Media-Kanälen profitieren, eine starke Verbindung zu ihrer Online-Demografie aufbauen. Unternehmen können diese Daten nutzen, um ihren Zielmarkt und Kundenstamm zu verstehen. Dies verbessert zwangsläufig ihren Entscheidungsprozess.

3. Transaktionsdaten

Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei Transaktionsdaten um Informationen, die über Online- und Offline-Transaktionen an verschiedenen Verkaufsstellen gesammelt werden. Die Daten umfassen wichtige Details wie Transaktionszeit, Standort, gekaufte Produkte, Produktpreise, Zahlungsmethoden, verwendete Rabatte/Coupons und andere relevante quantifizierbare Informationen im Zusammenhang mit Transaktionen.

Zu den Quellen von Transaktionsdaten gehören:

• Zahlungsaufträge
• Rechnungen
• Speicheraufzeichnungen u
• E-Belege

Transaktionsdaten sind eine wichtige Quelle für Business Intelligence. Das einzigartige Merkmal von Transaktionsdaten ist ihr Zeitdruck. Da alle Transaktionsdaten einen Zeitdruck enthalten, sind sie zeitkritisch und sehr volatil. Kurz gesagt, Transaktionsdaten verlieren ihre Glaubwürdigkeit und Bedeutung, wenn sie nicht rechtzeitig verwendet werden. So können Unternehmen, die Transaktionsdaten zeitnah nutzen, am Markt die Oberhand gewinnen.

Transaktionsdaten erfordern jedoch eine separate Gruppe von Experten, um Daten zu verarbeiten, zu analysieren, zu interpretieren und zu verwalten. Darüber hinaus ist diese Art von Daten für die meisten Unternehmen am schwierigsten zu interpretieren.

Wie funktioniert Big-Data-Analyse?

Unternehmen müssen Analyseanwendungen umgehen, mit Data Scientists zusammenarbeiten und mit anderen Datenanalysten zusammenarbeiten, um relevante und gültige Erkenntnisse aus Big Data zu extrahieren. Darüber hinaus müssen sie ein verbessertes Verständnis aller verfügbaren Daten haben. Schließlich muss das Analyseteam auch klären, was es aus den Daten extrahieren möchte.

Das Team muss sich um Folgendes kümmern:

• Reinigung,
• Profilerstellung,
• Transformation,
• Validierung von Datensätzen.

Dies sind einige der wichtigsten ersten Schritte bei der Datenanalyse.

Sobald alle großen Datenmengen für die Interpretation vorbereitet und gesammelt wurden, wird eine Kombination aus fortschrittlicher Datenwissenschaft und Analysedisziplinen durch verschiedene maschinelle Lernwerkzeuge angewendet. Dies wird dazu beitragen, Ergebnisse zu erzielen, die zu Wachstum und Entwicklung des Unternehmens führen.

Einige zusätzliche Schritte, die ideal für die Analyse von Big Data sind, sind:

• Deep-Learning-Ableger von Daten
• Data-Mining
• Streaming-Analyse
• Vorhersagemodellierung
• statistische Analyse
• Text-Mining

Darüber hinaus gibt es verschiedene Analysezweige, die zum Extrahieren von Erkenntnissen aus Big Data verwendet werden. Diese Analysemodelle sind wie folgt:

1. Marketinganalysen

Es liefert wertvolle Informationen zur Verbesserung der Marketingkampagnen, Werbeangebote und anderer Verbraucherkontakte einer Marke.

2. Vergleichende Analyse

Es untersucht die Kennzahlen zum Kundenverhalten und ermöglicht die Interaktion mit Kunden in Echtzeit, sodass Unternehmen Marken, Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsleistung mit denen ihrer Wettbewerber vergleichen können. Diese Analyse erfordert die folgenden Arten von Daten:

• Demografische Daten
• Transaktionsdaten
• Daten zum Webverhalten
• Verbrauchertextdaten aus Umfragen, Feedbackformularen etc.

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3. Stimmungsanalyse

Es konzentriert sich auf Kundenfeedback zu einem bestimmten Produkt oder einer bestimmten Dienstleistung, Kundenzufriedenheit und Hinweise zur Verbesserung in diesen Bereichen.

4. Social-Media-Analyse

. Bei dieser Analyse geht es um die Reaktionen von Menschen auf Social-Media-Plattformen in Bezug auf ihre Entscheidungen und Präferenzen gegenüber einem bestimmten Service oder Produkt. Diese Analyse hilft Unternehmen, mögliche Probleme zu identifizieren und die richtigen Zielgruppen für alle ihre Marketingkampagnen anzusprechen.

Was sollten Unternehmen tun, um wertvolle Erkenntnisse aus Big Data zu gewinnen?

Echter Geschäftswert wird aus der Kapazität von Big Data extrahiert, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren. Unternehmen sollten darauf abzielen, eine kohärente, umfassende und nachhaltige Analysestrategie zu entwickeln. Sie sollten sich auch darauf konzentrieren, sich in der Branche durch Entscheidungen zu differenzieren, die die Mitarbeiter und die Geschäftsentwicklung unterstützen.

Die Analyse von Big Data ist eine ressourcen- und zeitintensive Aufgabe. Obwohl Unternehmen über die fortschrittlichsten Technologien verfügen, haben sie aufgrund von erfahrenen und qualifizierten Big-Data-Experten oft mit der Big-Data-Analyse zu kämpfen. Und müssen daher Spezialisten einstellen, die ihnen wachstumsorientierte Erkenntnisse liefern können. Hier können Sie einen Unterschied machen. Indem Sie sich kompetente Big-Data-Fähigkeiten und -Wissen aneignen, können Sie zu einer wertvollen Bereicherung für jede Organisation werden.

Professionelle Zertifizierungskurse sind eine hervorragende Möglichkeit, sich weiterzubilden. Beispielsweise wird das Executive PG Program in Software Development – ​​Specialization in Big Data von upGrad speziell von Branchenexperten kuratiert, um Lernenden dabei zu helfen, branchenrelevante Fähigkeiten zu erwerben. In diesem 13-monatigen Kurs lernen die Studenten die Datenverarbeitung mit PySpark, Data Warehousing, Echtzeitverarbeitung und Big-Data-Verarbeitung in der Cloud. Darüber hinaus arbeiten sie auch an Industrieprojekten und -aufträgen.

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Fazit

Big Data ist das Rückgrat von Unternehmen in der modernen Industrie. Big-Data-Analysen helfen Unternehmen, Wachstumsstrategien für die Gegenwart und die Zukunft zu entwickeln. Es ist entscheidend für die Untersuchung des Marktdiagramms und der Kundenbedürfnisse.

Die grundlegende Dynamik von Big Data ist nicht mehr nur eine Betrachtung des Datenengagements. Das Gesamtbild besteht darin, glaubwürdige Wege zur Steigerung der Datenproduktion in den Folgejahren zu identifizieren, um breitere und zuverlässigere Erkenntnisse zu gewinnen.